Histopathological characteristics of keratoconus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Keratoconus (KC) is a bilateral and asymmetrical corneal ectasia that affects vision. In this study, we performed a histopathological analysis of 150 cases of KC, to document and catalogue the primary morphological features of cornea with KC. Subjects and Methods: The corneas were obtained from penetrating keratoplasties at the MUHC – McGill University Ocular Pathology & Translational Research Laboratory in Montreal, Quebec, Canada. Information was obtained for age and sex at time of surgery. Results: The histopathological characteristics were breaks in Bowman’s layer in 91% ( n = 136), epithelial thinning in 87% ( n = 130), compaction of the stromal fibers in 65% ( n = 97), folds in Descemet’s membrane in 63% ( n = 94), endothelial cell loss in 31% ( n = 47), deep stromal scarring in 30% ( n = 45), epithelial scarring in 29% ( n = 44), superficial iron deposition in 27% ( n = 40), and breaks in Descemet’s membrane in 18% ( n = 27). Conclusion: These results further suggest that changes in the superficial layers, such as the epithelium and Bowman’s layer, precede stromal involvement. These results also confirmed previous data from a published study conducted in 2008.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».